上节内容主要学习了热力学第二定律所解决的中心 问题:在指定的温度、压力和浓度等条件下,在所讨论 的体系中,反应过程能否自动发生,最后达到什么限度。 根据热力学第二定律确定为不能自动发生的反应,在该 条件下是肯定不能自动发生的。但是,已经确定能自动 发生的反应,究竟以多大速率进行,进行的具体步骤如 何,热力学第二定律不能解决

一、自荐信的概念 二、自荐信的写法* 三、自荐信的写作步骤 四、例文分析

为探究不同埋藏深度裂隙煤体氧化‒自燃过程在单轴应力作用下的影响规律，本文通过荷载加压煤自燃特性实验平 台，采用新疆硫磺沟矿区烟煤煤样，开展了施加单轴应力在 0～8 MPa 下的贫氧环境程序升温试验. 根据加压试验中烟煤产 生气体随温度的变化关系，计算了烟煤在单轴应力下升温过程表观活化能和耗氧速率. 结合煤自燃氧化动力学和热解参数， 阐述了单轴应力下煤体由缓慢氧化到快速氧化的非线性发展过程，并基于突变理论解算出试验条件下烟煤氧化‒燃烧过程的 突变温度和临界温度，确定出 4 个特征参数：突变温度 （CO 表征）和 （耗氧速率表征），临界温度 （CO 表征）和 （耗氧速率表征），并分析了不同特征参数随单轴应力的变化规律

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

案例1 请分析下面一段话的意思 孔子提出:人应该虚心学习,充实头脑,注重自省自修,使自己不断完善,成为有益 于社会的“仁”人。他在描述自己一生历程和人生实践经验时说:“吾十有五而志于学, 三十而立,四十而不惑,五十而知天命,六十而耳顺,七十而心所欲,不逾矩

一、问题:有时候,拥有私人信息的一方有积极性通过一定的行动向另一方传递自己的私人信息,但有时候他们没有积极性或没有有效的办法传递自己的私人信息; 二、机制设计没有私人信息的一方通过设计不同的分配方案使得有私人信息的一方通过自我选择揭示自己的私人信息

针对复杂空间创面法向自动聚焦和切痂的关键技术问题, 提出了一套由5自由度运动平台和2自由度激光光路控制机构组成的激光切痂控制系统.对激光切痂并联机构进行运动学逆解分析, 推导了运动平台和激光光路控制机构的位置对应关系.结合所推导的位置对应关系和复杂创面轮廓三维扫描结果, 该系统可实现激光轨迹的自动规划, 从而完成激光自动切痂.基于所提出的激光切痂系统, 进行了激光切痂实验研究, 实验测试结果表明: 该激光切痂系统能很好完成人体手部区域的三维轮廓扫描与重建, 并自动规划激光焦点光斑运动轨迹并切痂

前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺。传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁（Magnetic resonance, MR）和经直肠超声（Trans-rectal ultrasound, TRUS）图像上对应的生理特征点作为参考点，进行刚体或非刚体配准。针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题，提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法，与术前核磁图像进行非刚体配准。首先，针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型（Active appearance model, AAM），并基于随机森林建立边界驱动的数学模型，实现超声图像自动分割。接着，提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量，进行特征匹配与图像配准。实验结果表明，本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合，9组配准结果的戴斯相似性系数（Dice similarity coefficient, DSC）均大于0.98，同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm，相比传统方法具有更高的配准精度

单代号网络案例 项目背景新款电动自行车研制项目 某自行车制造厂家由于多年来自行车市场的疲 软导致企业效益持续下滑,为了改变这一现状, 企业领导人决定开拓时常前景较好的电动自行 车,由于电动自行车的生产面临许多新的技术, 包括电动机的研究与实验、配套电池的研究与 实验,该项目计划投资500万元,计划研制时间 为2001年1月1日至2001年6月30日

1)、不承认存在自然辩证法 代表人物:萨特 (2)、承认存在自然辩证法 认为是一本书 认为是辩证唯物主义的一个部分 认为是一个单独的一个学科(二大块)